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人工智能要求越來(lái)越強(qiáng)大時(shí),摩爾定律卻在放緩

倩倩 ? 來(lái)源:半導(dǎo)體行業(yè)觀察 ? 2020-01-18 16:23 ? 次閱讀
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這家傳奇的芯片制造商正在應(yīng)對(duì)這樣一個(gè)現(xiàn)實(shí):人工智能需要要求越來(lái)越強(qiáng)大的計(jì)算能力時(shí),但摩爾定律(Moore’s Law)卻在放緩。

當(dāng)我走到加州Santa Clara英特爾游客中心時(shí),一大群韓國(guó)青少年從他們的巴士上跑出來(lái),興奮地圍著英特爾的大招牌集合,進(jìn)行自拍和集體拍攝。這是你在蘋(píng)果或谷歌可能會(huì)看到的那種狂熱。但是英特爾呢?

然后我想起來(lái)英特爾是把“硅”放在硅谷的公司。它的處理器和其他技術(shù)為個(gè)人電腦革命提供了很大的潛在動(dòng)力?,F(xiàn)年51歲的英特爾仍有一定的明星效應(yīng)。

但它也正在經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的變革,重塑公司文化和產(chǎn)品生產(chǎn)方式。一如既往,英特爾的主要產(chǎn)品是臺(tái)式電腦、筆記本電腦、平板電腦和服務(wù)器大腦的微處理器。它們是由數(shù)百萬(wàn)或數(shù)十億個(gè)晶體管組成的硅晶圓,每個(gè)晶體管都有一個(gè)“開(kāi)”和“關(guān)”狀態(tài),對(duì)應(yīng)計(jì)算機(jī)的二進(jìn)制“1和0”語(yǔ)言。

自上世紀(jì)50年代以來(lái),英特爾通過(guò)在硅片上塞入更多的晶體管,實(shí)現(xiàn)了處理器功率的穩(wěn)步增長(zhǎng)。英特爾的發(fā)展速度是如此的穩(wěn)定,以至于英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人Gordon Moore在1965年做出了著名的預(yù)測(cè):芯片上的晶體管數(shù)量每?jī)赡陮⒃黾右槐?。分析人士表示,“摩爾定律”多年?lái)一直適用,但英特爾的晶體管填充方法已經(jīng)到了收益遞減的地步。

與此同時(shí),對(duì)處理能力的需求也達(dá)到了前所未有的高度。分析人士表示,人工智能現(xiàn)在幾乎在所有行業(yè)的核心業(yè)務(wù)流程中都得到了廣泛應(yīng)用,它的崛起正推動(dòng)人們對(duì)計(jì)算能力的需求超速增長(zhǎng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的計(jì)算能力,并且在計(jì)算機(jī)團(tuán)隊(duì)共享工作時(shí)它們表現(xiàn)最佳。而且它們的應(yīng)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了PC和服務(wù)器,而PC和服務(wù)器首先使英特爾成為了龐然大物。

自2019年1月起擔(dān)任英特爾總裁的Bob Swan表示:“無(wú)論是智能城市、零售店、工廠、汽車(chē)還是家庭,所有這些東西都有點(diǎn)像今天的電腦?!比斯ぶ悄艿慕Y(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變和英特爾擴(kuò)張的雄心,迫使該公司改變了部分芯片的設(shè)計(jì)和功能。該公司正在開(kāi)發(fā)軟件,設(shè)計(jì)可以協(xié)同工作的芯片,甚至還在考慮收購(gòu)其他公司,以便在一個(gè)變化了的計(jì)算世界中讓自己跟上時(shí)代的步伐。隨著人工智能越來(lái)越多地進(jìn)入我們的商業(yè)和個(gè)人生活,整個(gè)行業(yè)依賴英特爾為其提供動(dòng)力,更多的變革肯定會(huì)到來(lái)。

摩爾定律之死

如今,主要是擁有數(shù)據(jù)中心的大型科技公司將人工智能用于其主要業(yè)務(wù)。其中一些公司,如亞馬遜、微軟和谷歌,也將人工智能作為云服務(wù)提供給企業(yè)客戶。但人工智能正開(kāi)始蔓延到其他大型企業(yè),這些企業(yè)將訓(xùn)練模型來(lái)分析和處理大量輸入數(shù)據(jù)。

這種轉(zhuǎn)變將需要大量的計(jì)算。而人工智能模型對(duì)計(jì)算能力的渴望,正是人工智能復(fù)興與摩爾定律正面交鋒的地方。

幾十年來(lái),摩爾1965年的預(yù)測(cè)對(duì)整個(gè)科技行業(yè)意義重大。傳統(tǒng)上,硬件制造商和軟件開(kāi)發(fā)商都將自己的產(chǎn)品路線圖與明年CPU的性能掛鉤。正如一位分析師所說(shuō),摩爾定律讓每個(gè)人都“隨著同一種音樂(lè)起舞”。

摩爾定律還暗示英特爾將繼續(xù)研究,年復(fù)一年,如何在其芯片中實(shí)現(xiàn)計(jì)算能力的預(yù)期增長(zhǎng)。在其歷史上的大部分時(shí)間里,英特爾通過(guò)在硅片上塞入更多的晶體管實(shí)現(xiàn)了這一承諾,但它變得越來(lái)越難。

Moor Insights&Strategy首席分析師Patrick Moorhead表示:“我們的芯片工廠快沒(méi)動(dòng)力了?,F(xiàn)在制造出這些巨大的芯片并使其經(jīng)濟(jì)化已經(jīng)日益艱難。”

將更多的晶體管壓縮到硅晶圓中是有可能的,但是這樣做的成本越來(lái)越高,時(shí)間也越來(lái)越長(zhǎng),而且所得的收益肯定不足以滿足計(jì)算機(jī)科學(xué)家們正在建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的要求。例如,已知最大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在2016年有1億個(gè)參數(shù)(parameters),而到目前為止最大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在2019年有15億個(gè)參數(shù)(parameters)——在短短幾年內(nèi)增加了一個(gè)數(shù)量級(jí)。

與以前的計(jì)算范例相比,這是一條截然不同的增長(zhǎng)曲線,它給英特爾施加了壓力,要求他們尋找提高其芯片處理能力的方法。

然而,Swan認(rèn)為人工智能帶來(lái)的更多的是一個(gè)機(jī)會(huì)而不是挑戰(zhàn)。他承認(rèn),數(shù)據(jù)中心可能是英特爾受益的主要市場(chǎng),因?yàn)樗鼈儗⑿枰獜?qiáng)大的芯片進(jìn)行人工智能訓(xùn)練和推理,但他相信,英特爾也有越來(lái)越大的機(jī)會(huì)銷(xiāo)售用于智能相機(jī)和傳感器等小型設(shè)備的兼容人工智能的芯片。對(duì)于這些設(shè)備來(lái)說(shuō),關(guān)注的是小尺寸和功耗,而不是芯片的原始功率,造成了側(cè)重點(diǎn)不同。

Swan表示“我們認(rèn)為三種技術(shù)將繼續(xù)加速發(fā)展:一種是人工智能,一種是5G,其次是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)?!边@位英特爾前首席財(cái)務(wù)官在Brian Krzanich于2018苗苗被指控與一名員工發(fā)生婚外情后離職時(shí)接任首席執(zhí)行官。

我們坐在英特爾總部一間毫無(wú)特色的大會(huì)議室里。在房間前面的白板上,Swan畫(huà)出了英特爾業(yè)務(wù)的兩個(gè)方面。左邊是個(gè)人電腦芯片業(yè)務(wù),英特爾現(xiàn)在大約有一半的收入來(lái)自該業(yè)務(wù)。右邊是它的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù),包括新興的物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛汽車(chē)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備市場(chǎng)。

Swan說(shuō):“我們擴(kuò)展到一個(gè)需要越來(lái)越多數(shù)據(jù)的世界,這個(gè)世界需要更多的處理、更多的存儲(chǔ)、更多的檢索、更快的數(shù)據(jù)移動(dòng)、分析和智能,以使數(shù)據(jù)更具相關(guān)性?!?/p>

相對(duì)于在500億美元的數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)占據(jù)90%左右的份額,Swan更想在包括智能相機(jī)、未來(lái)自動(dòng)駕駛汽車(chē)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在內(nèi)的3000億美元物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)中占據(jù)25%的市場(chǎng)份額,。這就是他說(shuō)的“從我們的核心競(jìng)爭(zhēng)力開(kāi)始,要求我們?cè)谀承┓矫孢M(jìn)行創(chuàng)新,但同時(shí)也擴(kuò)展了我們已經(jīng)做過(guò)的工作”的戰(zhàn)略。這也可能是英特爾從未能成為智能手機(jī)業(yè)務(wù)的主要技術(shù)提供商的失敗中復(fù)蘇的一種方式,因?yàn)橥瑯觼?lái)自美國(guó)的高通公司在智能手機(jī)領(lǐng)域長(zhǎng)期以來(lái)一直扮演著類(lèi)似英特爾的角色。(最近,英特爾放棄了在智能手機(jī)調(diào)制解調(diào)器市場(chǎng)的主要投資,并將剩余部分賣(mài)給了蘋(píng)果。)

物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)包括用于機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、汽車(chē)、智能相機(jī)和其他移動(dòng)設(shè)備的芯片,預(yù)計(jì)到2023年將達(dá)到2.1萬(wàn)億美元。雖然英特爾在這一市場(chǎng)的份額一直在以兩位數(shù)的速度增長(zhǎng),但物聯(lián)網(wǎng)對(duì)英特爾目前總營(yíng)收的貢獻(xiàn)仍只有7%左右。

數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)了32%,僅次于PC芯片業(yè)務(wù),后者約占總收入的一半。人工智能首先影響的是數(shù)據(jù)中心。這就是為什么英特爾一直在改變其最強(qiáng)大的CPU Xeon的設(shè)計(jì),以適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。今年4月,該公司在其第二代Xeon CPU上增加了一個(gè)名為“DL Boost”的功能,該功能為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了更高的性能,而在準(zhǔn)確性方面的損失可以忽略不計(jì)。這也是該公司明年將開(kāi)始銷(xiāo)售兩款專門(mén)用于運(yùn)行大型機(jī)器學(xué)習(xí)模型的新芯片的原因。

AI復(fù)興

到2016年,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將被官方用于從產(chǎn)品推薦算法到客戶服務(wù)的自然語(yǔ)言機(jī)器人等各種應(yīng)用。

與其它芯片制造商一樣,英特爾知道,它將不得不向其大客戶提供一種硬件和軟件都是專門(mén)為人工智能設(shè)計(jì)的芯片,這種芯片可用于訓(xùn)練人工智能模型,然后可以從海量數(shù)據(jù)中推斷。

當(dāng)時(shí),英特爾還缺乏一種可以實(shí)現(xiàn)前者的芯片。業(yè)界的說(shuō)法是,英特爾的Xeon CPU非常擅長(zhǎng)分析數(shù)據(jù),但英特爾在人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手英偉達(dá)(Nvidia)制造的GPU更適合訓(xùn)練——這是影響英特爾業(yè)務(wù)的一個(gè)重要認(rèn)知。

所以在2016年,英特爾花了4億美元收購(gòu)了一家名為Nervana的初創(chuàng)公司,這家公司當(dāng)時(shí)在研發(fā)一種用于訓(xùn)練人工智能的快速芯片架構(gòu)。

收購(gòu)Nervana已經(jīng)三年了,目前看來(lái)這是英特爾的明智之舉。在今年11月舊金山的一次活動(dòng)中,英特爾宣布了兩款新的Neurana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器,一款用于運(yùn)行從大量數(shù)據(jù)中推斷意義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,另一款用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。英特爾與Facebook和百度這兩大客戶合作,幫助驗(yàn)證芯片設(shè)計(jì)。

Nervana并不是英特爾當(dāng)年唯一的收購(gòu)案。2016年,英特爾還收購(gòu)了另一家名為Movidius的公司,該公司一直在制造微型芯片,可以在無(wú)人機(jī)或智能相機(jī)等設(shè)備內(nèi)部運(yùn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型。英特爾的Movidius芯片銷(xiāo)量雖然不算大,但它們一直在快速增長(zhǎng),解決了Swan所期待的更大的物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)。在舊金山的活動(dòng)中,英特爾還宣布了一款新的Movidius芯片,將于2020年上半年面世。

英特爾的許多客戶在數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器內(nèi)的英特爾常規(guī)CPU多少會(huì)需要一些人工智能計(jì)算。但要將這些CPU連接在一起,以便它們能夠標(biāo)記出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所需的工作,并不容易。另一方面,Nervana的首席執(zhí)行官和創(chuàng)始人Naveen Rao告訴我,每一塊Nervana芯片都包含多個(gè)連接,因此很容易與數(shù)據(jù)中心的其他處理器協(xié)同工作。

Rao說(shuō):“現(xiàn)在我可以把我的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分解成多個(gè)相互作用的系統(tǒng)?!薄八晕覀兛梢杂幸徽埽ǚ?wù)器),或者四個(gè)機(jī)架,一起解決一個(gè)問(wèn)題?!?/p>

到2019年,英特爾預(yù)計(jì)其人工智能相關(guān)產(chǎn)品的收入將達(dá)到35億美元。目前也只有少數(shù)英特爾客戶在使用新的Nervana芯片,但他們明年可能會(huì)有更廣泛的用戶群。

改造英特爾,從芯片開(kāi)始

芯片代表了英特爾長(zhǎng)期以來(lái)的一個(gè)信念的演變,即一塊硅,一個(gè)CPU,可以處理PC或服務(wù)器需要完成的任何計(jì)算任務(wù)。隨著游戲革命的到來(lái),這種普遍的觀念開(kāi)始改變,因?yàn)橛螒蚋锩枰谄聊簧巷@示復(fù)雜圖形所需的極端計(jì)算能力。將這些工作轉(zhuǎn)移到圖形處理單元(GPU)是有意義的,這樣CPU就不會(huì)陷入困境。幾年前,英特爾就開(kāi)始將自己的GPU與CPU集成,明年它將首次發(fā)布獨(dú)立的GPU, Swan告訴我。

同樣的想法也適用于人工智能模型。數(shù)據(jù)中心服務(wù)器內(nèi)的CPU可以處理一定數(shù)量的人工智能進(jìn)程,但隨著工作的擴(kuò)展,將其“卸載”到另一個(gè)專用芯片上的效率會(huì)更高。英特爾一直在投資設(shè)計(jì)新的芯片,將CPU和一些專用的加速器芯片捆綁在一起,以滿足客戶對(duì)功率和工作負(fù)載需求。

“當(dāng)你在制造芯片時(shí),你想把一個(gè)能解決問(wèn)題的系統(tǒng)組裝起來(lái),而這個(gè)系統(tǒng)(通常)需要的不僅僅是一個(gè)CPU,”Swan說(shuō)。

此外,英特爾現(xiàn)在更依賴軟件來(lái)驅(qū)動(dòng)處理器達(dá)到更高的性能和更高的能效。這改變了組織內(nèi)部的權(quán)力平衡。據(jù)一位分析人士稱,英特爾的軟件開(kāi)發(fā)現(xiàn)在與硬件開(kāi)發(fā)是“平等的公民”。

在某些情況下,英特爾不再獨(dú)自生產(chǎn)所有芯片,這與英特爾的歷史做法有著劃時(shí)代的不同。如今,如果芯片設(shè)計(jì)者要求一種芯片,而其他公司可能比英特爾制造得更好或更高效,那么外包工作是可以接受的。例如,用于培訓(xùn)的新Nervana芯片是由半導(dǎo)體制造商臺(tái)積電(TSMC)制造的。

出于物流和經(jīng)濟(jì)原因,英特爾已經(jīng)將一些芯片制造外包出去。由于其最先進(jìn)的芯片制造工藝的容量限制,許多客戶一直在等待新英特爾Xeon CPU的訂單。因此,英特爾將其他一些芯片的生產(chǎn)外包給了其他制造商。英特爾今年早些時(shí)候曾致函客戶,對(duì)延誤表示歉意,并制定了趕超計(jì)劃。

所有這些變化都在挑戰(zhàn)英特爾內(nèi)部長(zhǎng)期持有的信念,改變公司的優(yōu)先事項(xiàng),并重新平衡舊的權(quán)力結(jié)構(gòu)。

在這一轉(zhuǎn)型過(guò)程中,英特爾的業(yè)務(wù)看起來(lái)相當(dāng)不錯(cuò)。該公司傳統(tǒng)的個(gè)人電腦芯片銷(xiāo)售業(yè)務(wù)較五年前下降了25%,但正如分析師邁克菲布斯(Mike Feibus)所言,Xeon處理器到數(shù)據(jù)中心的銷(xiāo)售正在“rocking and rolling”。

英特爾的一些客戶已經(jīng)在使用Xeon處理器運(yùn)行人工智能模型。如果這些工作負(fù)載增加,他們可能會(huì)考慮添加新的Nervana專用芯片。英特爾預(yù)計(jì)這些芯片的第一批客戶將是“超級(jí)計(jì)算者”,即運(yùn)營(yíng)著龐大數(shù)據(jù)中心的大公司,如谷歌、微軟和facebook。

英特爾將智能手機(jī)處理器市場(chǎng)拱手讓給高通(Qualcomm),從而錯(cuò)失了移動(dòng)革命的良機(jī),這種說(shuō)法由來(lái)已久。但事實(shí)是,移動(dòng)設(shè)備已經(jīng)成為通過(guò)云數(shù)據(jù)中心向您的手機(jī)提供服務(wù)的自動(dòng)售貨機(jī)。因此,當(dāng)你將視頻傳輸?shù)狡桨咫娔X上時(shí),很可能是英特爾芯片在幫助你傳輸。5G的到來(lái)可能會(huì)使云游戲等實(shí)時(shí)服務(wù)成為可能。未來(lái)的一副智能眼鏡可能能夠通過(guò)與數(shù)據(jù)中心運(yùn)行的算法進(jìn)行閃電般的連接,立即識(shí)別物體。

所有這些加起來(lái)就形成了一個(gè)與科技界圍繞著內(nèi)置英特爾的個(gè)人電腦的時(shí)代截然不同的時(shí)代。但是,隨著人工智能模型變得越來(lái)越復(fù)雜和通用,英特爾有機(jī)會(huì)成為最有能力為其提供動(dòng)力的公司,就像它為我們的計(jì)算機(jī)提供了近半個(gè)世紀(jì)的動(dòng)力一樣。

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    摩爾定律是什么 影響了我們哪些方面

    摩爾定律是由英特爾公司創(chuàng)始人戈登·摩爾提出的,它揭示了集成電路上可容納的晶體管數(shù)量大約每18-24個(gè)月增加一倍的趨勢(shì)。該定律不僅推動(dòng)了計(jì)算機(jī)硬件的快速發(fā)展,也對(duì)多個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。
    的頭像 發(fā)表于 01-07 18:31 ?1343次閱讀

    嵌入式和人工智能究竟是什么關(guān)系?

    學(xué)習(xí)和更新提供了可能,從而使人工智能應(yīng)用能夠不斷適應(yīng)和優(yōu)化。 總的來(lái)說(shuō),嵌入式系統(tǒng)在人工智能中的作用不容忽視。它不僅為人工智能硬件加速提供了強(qiáng)大的支持,還在邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)以及算法優(yōu)
    發(fā)表于 11-14 16:39

    《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第6章人AI與能源科學(xué)讀后感

    探討了人工智能如何通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)能源科學(xué)的進(jìn)步,為未來(lái)的可持續(xù)發(fā)展提供了強(qiáng)大的支持。 首先,書(shū)中通過(guò)深入淺出的語(yǔ)言,介紹了人工智能在能源領(lǐng)域的基本概念和技術(shù)原理。這使得我對(duì)人工智能
    發(fā)表于 10-14 09:27

    《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第一章人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)創(chuàng)新學(xué)習(xí)心得

    人工智能:科學(xué)研究的加速器 第一章清晰地闡述了人工智能作為科學(xué)研究工具的強(qiáng)大功能。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù),AI能夠處理和分析海量數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以捕捉的模式和規(guī)律。這不僅極大地提高了數(shù)據(jù)處理
    發(fā)表于 10-14 09:12

    risc-v在人工智能圖像處理應(yīng)用前景分析

    的兼容性和可靠性,并為其在人工智能圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用提供更有力的保障。 綜上所述,RISC-V在人工智能圖像處理領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。其開(kāi)源性、靈活性、低功耗和高性能等特點(diǎn)使得它成為該領(lǐng)域的重要技術(shù)之一。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和市場(chǎng)的不斷擴(kuò)大,RISC-V在
    發(fā)表于 09-28 11:00

    奇異摩爾專用DSA加速解決方案重塑人工智能與高性能計(jì)算

    隨著摩爾定律下的晶體管縮放速度放緩,單純依靠增加晶體管密度的通用計(jì)算的邊際效益不斷遞減,促使專用計(jì)算日益多樣化,于是,針對(duì)特定計(jì)算任務(wù)的專用架構(gòu)成為計(jì)算創(chuàng)新的焦點(diǎn)。
    的頭像 發(fā)表于 09-19 11:45 ?1246次閱讀
    奇異<b class='flag-5'>摩爾</b>專用DSA加速解決方案重塑<b class='flag-5'>人工智能</b>與高性能計(jì)算

    人工智能ai4s試讀申請(qǐng)

    目前人工智能在繪畫(huà)對(duì)話等大模型領(lǐng)域應(yīng)用廣闊,ai4s也是方興未艾。但是如何有效利用ai4s工具助力科研是個(gè)需要研究的課題,本書(shū)對(duì)ai4s基本原理和原則,方法進(jìn)行描訴,有利于總結(jié)經(jīng)驗(yàn),擬按照要求準(zhǔn)備相關(guān)體會(huì)材料??茨芊裼兄谌腴T(mén)和提高ss
    發(fā)表于 09-09 15:36

    名單公布!【書(shū)籍評(píng)測(cè)活動(dòng)NO.44】AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新

    后2個(gè)星期內(nèi)提交不少于2篇試讀報(bào)告要求300字以上圖文并茂。 4、試讀報(bào)告發(fā)表在電子發(fā)燒友論壇>>社區(qū)活動(dòng)專版標(biāo)題名稱必須包含【「AI for Science:人工智能
    發(fā)表于 09-09 13:54

    高算力AI芯片主張“超越摩爾”,Chiplet與先進(jìn)封裝技術(shù)迎百家爭(zhēng)鳴時(shí)代

    越來(lái)越差。在這種情況下,超越摩爾逐漸成為打造高算力芯片的主流技術(shù)。 ? 超越摩爾是后摩爾定律時(shí)代三大技術(shù)路線之一,強(qiáng)調(diào)利用層堆疊和高速接口技術(shù)將處理、模擬/射頻、光電、能源、傳感等功能
    的頭像 發(fā)表于 09-04 01:16 ?4167次閱讀
    高算力AI芯片主張“超越<b class='flag-5'>摩爾</b>”,Chiplet與先進(jìn)封裝技術(shù)迎百家爭(zhēng)鳴時(shí)代

    FPGA在人工智能中的應(yīng)用有哪些?

    FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面: 一、深度學(xué)習(xí)加速 訓(xùn)練和推理過(guò)程加速:FPGA可以用來(lái)加速深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理過(guò)程。由于其高并行性和低延遲特性
    發(fā)表于 07-29 17:05